Course Summary
This course is designed to give you an introduction to the tools and techniques used by data scientists for collecting, managing, and analyzing large sets of data. You will learn about version control, data manipulation, and data visualization, as well as how to use the command line and work with databases.Key Learning Points
- Learn about version control and how to use Git and GitHub
- Understand data manipulation and analysis using R and RStudio
- Explore data visualization techniques and tools like ggplot2
Job Positions & Salaries of people who have taken this course might have
- USA: $62,453
- India: ₹6,14,176
- Spain: €29,065
- USA: $62,453
- India: ₹6,14,176
- Spain: €29,065
- USA: $113,309
- India: ₹1,000,000
- Spain: €40,000
- USA: $62,453
- India: ₹6,14,176
- Spain: €29,065
- USA: $113,309
- India: ₹1,000,000
- Spain: €40,000
- USA: $73,634
- India: ₹717,389
- Spain: €30,000
Related Topics for further study
Learning Outcomes
- Understand the basics of version control and how to use Git and GitHub
- Learn how to manipulate and analyze data using R and RStudio
- Gain proficiency in data visualization techniques and tools like ggplot2
Prerequisites or good to have knowledge before taking this course
- Basic understanding of programming concepts
- Access to a computer with an internet connection
Course Difficulty Level
BeginnerCourse Format
- Self-paced
- Online
Similar Courses
- Applied Data Science with Python
- Data Science Essentials
Related Education Paths
- Johns Hopkins Data Science Specialization
- Data Science and Machine Learning Bootcamp
- Data Science Professional Certificate
Related Books
Description
ستتلقى في هذه الدورة التدريبية مقدمة عن الأدوات الرئيسية والأفكار الخاصة بمجموعة أدوات عالم البيانات. تقدم الدورة التدريبية نظرة عامة عن البيانات والاستفسارات والأدوات التي يعمل عليها علماء البيانات ومحللو البيانات. هناك عنصران لهذه الدورة التدريبية. الأول هو مقدمة نظرية عن الأفكار الكامنة وراء تحويل البيانات إلى معلومات قابلة للتطبيق. والثاني هو مقدمة عملية عن الأدوات التي سيتم استخدامها في البرنامج مثل التحكم في النُسَخ ولغة Markdown وGit وGitHub وR وRStudio.
Outline
- الأسبوع الأول
- دافع التخصص
- مجموعة أدوات عالم البيانات
- الحصول على مساعدة
- العثور على إجابات
- نظرة عامة على برمجة R
- نظرة عامة على الحصول على البيانات
- نظرة عامة على التحليل الاستكشافي للبيانات
- نظرة عامة على إعداد بحث قابل للتكرار
- نظرة عامة على الاستنتاج الإحصائي
- نظرة عامة على نماذج الانحدار
- نظرة عامة على التعلم الآلي العملي
- نظرة عامة على منتجات بيانات المباني
- تثبيت برنامج R على نظام التشغيل Windows {Roger Peng}
- تثبيت برنامج R على نظام التشغيل Mac {Roger Peng}
- تثبيت برنامج Rstudio {Roger Peng}
- تثبيت البرامج الخارجية على نظام التشغيل Mac (نظام التشغيل OS X Mavericks)
- مرحبًا بك في مجموعة عالِم البيانات
- استطلاع قبل الدورة التدريبية
- المنهج الدراسي
- كتب التخصص
- عناصر أسلوب تحليل البيانات
- اختبار الأسبوع الأول
- الأسبوع الثاني: تثبيت مجموعة الأدوات
- نصائح من مستخدمي Coursera - فيديو اختياري
- واجهة سطر الأوامر
- مقدمة عن Git
- مقدمة عن Github
- إنشاء مستودع Github
- أوامر Git الأساسية
- لغة Markdown الأساسية
- تثبيت حزم R
- تثبيت Rtools
- اختبار الأسبوع الثاني
- الأسبوع الثالث: المسائل النظرية
- أنواع الأسئلة
- ما هي البيانات؟
- ماذا عن البيانات الكبيرة؟
- التصميم التجريبي
- اختبار الأسبوع الثالث
- الأسبوع الرابع: تقديم مشروع الدورة التدريبية وتقييمه
- استطلاع بعد الدورة التدريبية
Summary of User Reviews
The Data Scientist's Toolbox is a highly recommended course for aspiring data scientists. Users have found it to be comprehensive and informative, covering the basics of data science and introducing essential tools and techniques. One key aspect that many users thought was good is the practical exercises and assignments that allow for hands-on learning experience.Pros from User Reviews
- Comprehensive and informative course material
- Covers the basics of data science and introduces essential tools and techniques
- Practical exercises and assignments for hands-on learning experience
- Great for beginners to start their data science journey
Cons from User Reviews
- Some users found the course to be too basic
- Not enough depth in some topics
- Limited interaction with instructors and other students
- Some technical issues with the course platform